UroAnalytics: predicción y gestión de datos para una unidad de uro-oncología

El cáncer de próstata es uno de los tumores con mayor prevalencia en la actualidad. Hay muchas variables que influyen en el desarrollo de esta enfermedad, por lo que los especialistas necesitan una gran cantidad de datos para poder estudiar las causas y consecuencias de esta enfermedad, así como encontrar los métodos más efectivos para poder tratarla. Una de las variables más relevantes es la recidiva bioquímica, que indica si un paciente vuelve a tener un tumor activo tras el tratamiento radical primario. En este trabajo se ha propuesto crear una herramienta que sea capaz de gestionar un conjunto de datos relacionados con el cáncer de próstata, con el objetivo de facilitar la labor del médico especialista en Urología para realizar un correcto seguimiento y predicción del riesgo de recidiva. En este sentido, la aplicación es capaz de predecir si, a partir de un conjunto de datos, un paciente padecerá de recidiva bioquímica utilizando técnicas de Machine Learning. El conjunto de datos utilizado para entrenar a los modelos de Machine Learning contiene información relacionada con el seguimiento de 269 pacientes, en la que cada uno posee información en más de 50 variables durante un periodo que va desde el año 2008 hasta el año 2015